基于DEA模型的我国高校科研绩效评价研究

莫晓梅，陈 英，任 俨，朱 姣通信作者

(1.四川省科技交流中心，四川 成都 610000；2.四川奇俊通达投资管理有限公司，四川 成都 610000)

0 引言

随着科技领域“放管服”的全面推进，如何更好地促进我国高校科技事业发展，激发科研人员创新活力愈发重要。高校科研人员是我国重要的科研力量，是实施创新驱动发展战略的中流砥柱，对他们在项目中付出的智力劳动进行合理补偿，有利于激发科研人员的积极性。近年来，优化科研管理的政策文件和改革措施的相继出台，带动了我国科技事业的发展，有效激发科研人员的创新活力。各级省政府也相应加大了对各高校的科研投入，各高校科技成果与实力得到了提升，但也存在着高校科研产出数量、质量与其投入强度严重不匹配，以及“重数量，轻质量”“重获奖，轻效益”等现象[1]。为此，如何对我国高校科研绩效进行科学系统的评价，是关系到我国高校科研成果高质量产出的重大问题[2]，这对于激发科研人员的创新潜力、营造良好的科研氛围、推动高校科研管理水平与地方经济高质量发展有重要意义[3]。

针对高校科研绩效的评价，国内外已经拥有大量的研究成果。在研究方法上，主要采用层次分析法、平衡积分法、主成分分析法、因子分析法和数据包络法(DEA)等。其中，层次分析法和平衡积分法具有较强的主观性，评价结果不够客观。数据包络法从投入产出的独特角度对高校科研绩效进行评价，受到了广大学者的关注。刘长青 等[4]采用DEA的方法对黑龙江高校科研机构绩效进行评价。沈立宏 等[5]运用DEA的方法对我国31个省(自治区、直辖市)地方高校科研投入产出绩效进行了研究和排名。段晓梅[6]从高校科技投入和成果产出2个维度，以2015年我国高校科研绩效评价为研究对象，利用超效率DEA模型对其进行了实证分析。在指标选取方面，赵聚辉 等[7]将教学与科研人员和科技经费作为投入指标，专著、论文、专利、成果授奖作为产出指标。

总体来看，现有研究在研究方法和指标选取上都有较深入的探讨，但在研究对象上往往局限于某些特定高校，缺乏对区域内高校科研绩效的整体研究。因此，本文基于“投入—产出—效益”理论，利用数据包络法(DEA)，分东、中、西部区域对我国高校科研绩效进行评价，分析其投入产出绩效，重点分析技术效率、纯技术效率和规模效率的结果，以期为我国高水平大学建设提供可靠依据。

1 研究方法

本文采用数据包络(DEA)的方法对我国高等院校科研绩效进行评价。DEA借助统计数据的方法，对多投入和多产出的对象进行有效评价。DEA无需计算参数权重，减少主观因素的影响，能够对科研绩效进行较为客观的评价[1]。DEA包括2个模型，DEA-CCR和DEA-BCC。其中CCR主要评价部门间的相对有效性，BCC评价生产部门的技术有效性。本文采用DEA-BCC模型对四川省高校科研绩效进行评价，模型如下。

j=1，…，n；i=1，…，m；r=1，…，s

式中：j为各省(自治区、直辖市)；i为投入变量；r为产出变量；xij为第j个省(自治区、直辖市)的第i种高校科研投入量；yj为第j个省(自治区、直辖市)的第r种高校科研产出量;δ为我国各省(自治区、直辖市)高校科研效率评价指数;p为非阿基米德无穷小量;p+，p-为各投入指标的松弛变量。

当δ=1时，决策单元有效，当δ<1时，决策单元无效[8-9]。

本文利用DEA-BCC模型，从“投入—产出—效益”的角度出发，对我国高校科研绩效进行分析，从而获得更为准确的技术效率、纯技术效率、规模效率值。

2 研究对象与数据来源

本文以我国31个省(自治区、直辖市)作为研究对象，研究其高校科研的技术、纯技术、规模效率。按照地域将其划分为东、中、西部地区。

东部地区(11个)：北京、福建、广东、海南、河北、江苏、辽宁、山东、上海、天津、浙江。

中部地区(7个)：安徽、河南、黑龙江、湖北、湖南、吉林、江西。

西部地区(13个)：山西、甘肃、广西、贵州、内蒙古、宁夏、青海、陕西、四川、西藏、新疆、云南、重庆。

本文所有的投入产出数据均来自于2021—2019年教育部科技司发布的《高等院校科技统计资料汇编》。

3 指标体系的建立

指标体系的选取是我国高校科研绩效评价研究的核心与基础。综合已有研究发现，高校科研绩效评价指标体系多从人力、财力以及科研管理水平入手。结合上述研究成果，本着相关指标的简便性、适用性、可获取性、可对比性的原则，根据我国高校的特点及评价模型的需要，本文对于我国高校科研绩效评价指标体系的建立主要从投入和产出2个方面展开。

投入指标从人力、财力、物力投入3个方面衡量。其中，人力投入包括教学与科研人员数量、R&D成果应用及科技服务人员数量、当年在读研究生数量，财力投入是指科研拨入经费总额，物力投入是指固定资产购置费。

产出指标从社会、经济效益2个方面进行衡量。其中，社会效益包括出版专著数、发表学术论文总数、专利授权数、科技成果获奖数，经济效益是指技术转让当年实际收入，如表1所示。

表1 我国高校科研绩效评价指标体系

4 我国高校科研绩效评价结果分析

4.1 我国高校科研绩效技术效率分析

本文采用DEAP 2.1软件，对2019—2021年我国各省(自治区、直辖市)高校科研绩效技术效率进行测算(见表2)。由表2可知，2019—2021年，我国高校科研绩效技术效率整体呈上升态势。分区域来看，西部区域的技术效率最高，均值为0.915，其次是中部地区，均值为0.855，最后是东部地区，均值为0.818，3个区域间差异不大。

表2 2019—2021年全国高校科研绩效技术效率结果

2019—2021年，关于我国各省(自治区、直辖市)高校科研绩效技术效率中，北京、江苏、辽宁、河南、黑龙江、甘肃、青海、四川和新疆的技术效率最高，均为1，说明上述各省(自治区、直辖市)高校科研绩效完全有效。技术效率较低的省(自治区、直辖市)大多分布在东部地区，其中位于最后2名的是福建和浙江，由此可推测福建和浙江技术效率较低，导致东部地区技术效率偏低。

4.2 我国高校科研绩效纯技术效率分析

2019—2021年全国高校科研绩效纯技术效率评价结果见表3。由表3可知，2019—2021年我国高校科研绩效纯技术效率整体呈上升发展态势。分区域来看，排名依次为西部、中部、东部地区。其中，西部地区的纯技术效率最高，均值为0.946，中部地区均值为0.884，东部地区均值为0.852，中部和东部地区差异不大，但两者与西部地区差异较大。从各省(自治区、直辖市)排名来看，北京、江苏、辽宁、河南、黑龙江、甘肃、青海、四川、西藏和新疆技术效率均为1。位于最后4位的是福建、浙江、安徽和江西，这4个省均位于东部和中部地区，由此可推测，上述4个省技术效率偏低，导致东部、中部地区纯技术效率最低。

表3 2019—2021年全国高校科研绩效纯技术效率评价结果

4.3 我国高校科研绩效规模效率分析

2021—2019年全国高校科研绩效规模效率评价结果(见表4)。由表4可知，在规模效率方面，我国高校科研绩效2019—2021年的均值均为0.962，表明我国高校科研投入整体规模比较合理。从区域来看，最高的是中部地区，均值为0.965，其次是西部地区，均值为0.964，最后是东部地区，均值为0.961，整体差异不大。其中中部和西部地区平均规模效率接近1，表明我国中西部地区高校科研投入规模接近最优水平。东部规模效率最低，但仍然超过了0.96，表明我国科研投入管理整体良好。从各省(自治区、直辖市)来看，规模效率均值达到1的有北京、江苏、辽宁、河南、黑龙江、甘肃、青海、四川和新疆，说明上述各省(自治区、直辖市)科研投入规模为已经达到最优。在其余省(自治区、直辖市)中，规模效率最低的是广西，为0.829。在2019—2021年，我国多省(自治区、直辖市)表现为规模报酬递减，高校科研投入规模已经超过最佳投入规模，投入过剩，可以适当降低投入规模。

表4 2019—2021年全国高校科研绩效规模效率评价结果

5 结论

本文利用2019—2021年《高等学校科技统计资料汇编》相关数据，按照“投入—产出—效益”的思路，采用DEA-BBC模型对我国各省(自治区直辖市)科研绩效进行测算评价，最终得出如下结论。

1)我国高校科研绩效技术效率和纯技术效率存在显著的地区差异，西部最高，中部次之，东部最低。

2)我国高校科研绩效规模报酬差异不显著，大多呈现规模效率不变或递减态势，说明我国高校科研投入规模已达到或接近最佳投入规模。